Comparando Modelos

stratify=None
===================================
modelo = MultinomialNB()
repetições = 1000
test_size = 0.4

tamamho de x = (225, 3)
tamamho de y = (225,)
tamamho do treino = 135.0
tamamho do teste = 90.0

Mínimo  63.33
Máximo  95.56
Média   82.23
Mediana 82.22

Tempo total de execução: 3.2020 seg.
Tempo médio de execução: 0.0032 seg.
-----------------------------------

stratify=y
===================================
modelo = MultinomialNB()
repetições = 1000
test_size = 0.4

tamamho de x = (225, 3)
tamamho de y = (225,)
tamamho do treino = 135.0
tamamho do teste = 90.0

Mínimo  77.78
Máximo  90.00
Média   82.48
Mediana 82.22

Tempo total de execução: 3.5418 seg.
Tempo médio de execução: 0.0035 seg.
-----------------------------------

stratify=None
===================================
modelo = AdaBoostClassifier()
repetições = 1000
test_size = 0.4

tamamho de x = (225, 3)
tamamho de y = (225,)
tamamho do treino = 135.0
tamamho do teste = 90.0

Mínimo  64.44
Máximo  85.56
Média   75.95
Mediana 75.56

Tempo total de execução: 56.9327 seg.
Tempo médio de execução: 0.0569 seg.
-----------------------------------

stratify=y
===================================
modelo = AdaBoostClassifier()
repetições = 1000
test_size = 0.4

tamamho de x = (225, 3)
tamamho de y = (225,)
tamamho do treino = 135.0
tamamho do teste = 90.0

Mínimo  63.33
Máximo  85.56
Média   76.68
Mediana 76.67

Tempo total de execução: 57.8319 seg.
Tempo médio de execução: 0.0578 seg.
-----------------------------------

stratify=None
===================================
modelo = OneVsRestClassifier(estimator=LinearSVC(max_iter=4000))
repetições = 1000
test_size = 0.4

tamamho de x = (225, 3)
tamamho de y = (225,)
tamamho do treino = 135.0
tamamho do teste = 90.0

Mínimo  82.22
Máximo  100.00
Média   91.16
Mediana 91.11

Tempo total de execução: 18.9721 seg.
Tempo médio de execução: 0.0190 seg.
-----------------------------------

stratify=y
===================================
modelo = OneVsRestClassifier(estimator=LinearSVC(max_iter=4000))
repetições = 1000
test_size = 0.4

tamamho de x = (225, 3)
tamamho de y = (225,)
tamamho do treino = 135.0
tamamho do teste = 90.0

Mínimo  87.78
Máximo  98.89
Média   91.75
Mediana 92.22

Tempo total de execução: 19.1492 seg.
Tempo médio de execução: 0.0191 seg.
-----------------------------------

stratify=None
==================================
modelo = LinearSVC(max_iter=4000)
repetições = 1000
test_size = 0.4

tamamho de x = (225, 3)
tamamho de y = (225,)
tamamho do treino = 135.0
tamamho do teste = 90.0

Mínimo  82.22
Máximo  98.89
Média   91.18
Mediana 91.11

Tempo total de execução: 13.0635 seg.
Tempo médio de execução: 0.0131 seg.
-----------------------------------

stratify=y
==================================
modelo = LinearSVC(max_iter=4000)
repetições = 1000
test_size = 0.4

tamamho de x = (225, 3)
tamamho de y = (225,)
tamamho do treino = 135.0
tamamho do teste = 90.0

Mínimo  87.78
Máximo  96.67
Média   91.85
Mediana 92.22

Tempo total de execução: 13.4306 seg.
Tempo médio de execução: 0.0134 seg.
-----------------------------------

MultinomialNB no OneVsRestClassifier

stratify=None
===================================
modelo = OneVsRestClassifier(estimator=MultinomialNB())
repetições = 1000
test_size = 0.4

tamamho de x = (225, 3)
tamamho de y = (225,)
tamamho do treino = 135.0
tamamho do teste = 90.0

Mínimo  65.56
Máximo  93.33
Média   80.17
Mediana 81.11

Tempo total de execução: 9.4018 seg.
Tempo médio de execução: 0.0094 seg.
-----------------------------------

stratify=y
===================================
modelo = OneVsRestClassifier(estimator=MultinomialNB())
repetições = 1000
test_size = 0.4

tamamho de x = (225, 3)
tamamho de y = (225,)
tamamho do treino = 135.0
tamamho do teste = 90.0

Mínimo  76.67
Máximo  87.78
Média   81.85
Mediana 82.22

Tempo total de execução: 10.0491 seg.
Tempo médio de execução: 0.0100 seg.
-----------------------------------

Oii Bruno! Tudo bem contigo?

Que bacana você ter feito vários modelos para comparar os resultados :)

Analisando seus resultados podemos perceber que os que tiveram maiores médias foram os modelos OneVsRestClassifier(estimator='LinearSVC') e o LinearSVC. Muito interessante você também ter se atentado ao tempo de execução de cada um deles, é sempre um ponto importante de analisar também.

Parabéns pela dedicação. Continue assim ^^

Qualquer dúvida estamos à disposição. Bons estudos!